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SARscape下雷达图像一般处理与应用sarscape 多视处理雷达图像地理编码slc图像滤波洪水监测作物监测SAR系统可以通过多种方式获得图像，如单通道或双通道模式（如HH、HH / HV或VV / VH)、干涉(单轨或多轨)模式、极化模式(HH,HV,VH,VV)、干涉及极化组合采集模式，不同的获取模式对应了不同的处理方法，可分为以下四种：∙雷达强度图像处理∙雷达干涉测量（InSAR/DInSAR）∙极化雷达处理（PolSAR）∙极化雷达干涉测量（PoIInSAR）本文介绍的是雷达强度图像的处理。
1 处理流程如下图是利用SARscape雷达图像基本处理工具，基于不同雷达数据情况，执行雷达图像处理和应用的流程图。
单雷达图像处理与应用流程图单一传感器，单一模式，多时相雷达图像处理与应用流程图单/多传感器，多模式，多时相雷达图像处理与应用流程图2 处理流程关键技术下面介绍流程中相关技术。
(1)聚焦处理对雷达系统的RAW数据中每个点的反射绿利用经过优化的调焦算法实现数据快速聚焦处理，直接输出单视复数产品数据（SLC数据）。
(2)多视处理为了得到最高空间分辨率的SAR图像，SAR信号处理器使用完整的合成孔径和所有的信号数据，如单视复数（SLC）SAR图像产品，使得SAR图像包含很多的斑点噪声。
多视处理的目的是为了抑制SAR图像的斑点噪声。
Multilooking工具支持距离向多视和方位向多视，处理得到的多视强度图像是距离向和/或方位向像元分辨率的平均值。
为了提高多视图像的辐射分辨率，降低了空间分辨率。
Multilooking工具支持SLC强度数据或距离向强度数据的输入。
对SLC图像(*_slc)多视处理的结果（右边*_pwr）(3)图像配准提供Coregistration工具，使用交叉相关技术实现覆盖同一地区的多幅雷达影像的自动配准，以达到亚像素配准精度，整个过程采用全自动的方式。
(4)滤波Filtering工具提供一系列滤波用于去除雷达图像的斑点噪声，可用于单波段雷达图像和多时相雷达图像。
关于辐射的SAR值（比吸收率）1.SAR数据即为生物体(包括人体)每单位公斤容许吸收的辐射量，这个SAR 值代表辐射对人体的影响，是最直接的测试值。
SAR有针对全身的、局部的、四肢的数据。
SAR值越低，辐射被吸收的量越少。
有关比吸收率（SAR）值的信息为了与网络进行通信，移动电话在使用时放射出低水平的无线电波（也叫射频或‘RF’能源）。
全世界各国政府都采用了由独立科学机构所制定的全面国际安全准则，来管理射频能源的暴露。
移动电话是设计为能够在这些极为严格的限度内使用。
何为比吸收率（SAR）？SAR代表比吸收率，这是测量人体在使用移动电话时所吸收的射频能量的数量的单位。
虽然在实验室测试SAR是以最高额定功率为前提的，但移动电话在使用时的实际SAR水平大大低于这个数值。
这是由于移动电话是设计为在连接所需的最低功率之上稳定运行。
因此，您距离基站越近，实际SAR的水平就有可能越低。
比吸收率（SAR）越低就表明一部移动电话越安全吗？不是。
SAR的变化并不意味着安全性有什么变化。
虽然各种型号的移动电话的SAR水平可能有所不同，但所有移动电话都必须满足射频暴露的标准。
·什么是SAR？SAR是英文Specific Absorption Rate的缩写，是计量多少无线电频率辐射能量被身体所实际吸收的表示单位，称作特殊吸收比率或称SAR，以瓦特/每千克 (W/kg)或毫瓦/每克 (mW/g)来表示。
SAR是无线电频率辐射能量吸收率的计量尺度。
· SAR测试人体模型、测量仪器、探针对及机械臂组成SAR测量系统，系统置于屏蔽室中。
人体模型的内部是液态物质，液体的电磁特性与人体组织的电磁特性一致，探针可在其内自由移动进行测试，最后通过某公式计算出SAR值。
· SAR与手机辐射1、国际通行以SAR作为衡量手机辐射的基本限值；2、对手机辐射的测量不能在空气中进行；3、任何无线发射装置，都会产生电磁辐射，从这个角度上看，纯粹意义上的“绿色手机”是不存在的；4、目前标准规定的手机辐射限值，一般比可能引起危险的辐射剂量要小50倍。
SAR雷达卫星影像数据的基本知识SAR雷达卫星影像数据的基本知识⽤⼀个⼩天线作为单个辐射单元，将此单元沿⼀直线不断移动，在不同位置上接收同⼀地物的回波信号并进⾏相关解调压缩处理。
⼀个⼩天线通过“运动”⽅式就合成⼀个等效“⼤天线”，这样可以得到较⾼的⽅位向分辨率，同时⽅位向分辨率与距离⽆关，这样SAR就可以安装在卫星平台上⽽可以获取较⾼分辨率的SAR图像。
图1 SAR成像原理⽰意图1、⼏个参重要参数为了更好的理解SAR和SAR图像，需要知道⼏个重要的参数。
分辨率SAR图像分辨率包括距离向分辨率（Range Resolution）和⽅位向分辨率（Azimuth Resolution）。
图2 距离向和⽅位向⽰意图距离向分辨率（Range Resolution）垂直飞⾏⽅向上的分辨率，也就是侧视⽅向上的分辨率。
距离向分辨率与雷达系统发射的脉冲信号相关，与脉冲持续时间成正⽐：Res( r) = c*τ/2其中c为光速，τ为脉冲持续时间。
⽅位向分辨率（Azimuth Resolution）沿飞⾏⽅向上的分辨率，也称沿迹分辨率。
如下为推算过程：真实波束宽度：β= λ/ D真实分辨率：ΔL = β*R = Ls (合成孔径长度)合成波束宽度βs = λ /(2* Ls) = D / (2* R)合成分辨率ΔLs = βs* R = D / 2其中λ为波长，D为雷达孔径，R为天线与物体的距离。
从这个公式中可以看到，SAR系统使⽤⼩尺⼨的天线也能得到⾼⽅位向分辨率，⽽且与斜距离⽆关（就是与遥感平台⾼度⽆关）。
图3 ⽅位向分辨率⽰意图极化⽅式雷达发射的能量脉冲的电场⽮量，可以在垂直或⽔平⾯内被偏振。
⽆论哪个波长，雷达信号可以传送⽔平（H）或者垂直（V）电场⽮量。
接收⽔平（H）或者垂直（V）或者两者的返回信号。
雷达遥感系统常⽤四种极化⽅式———HH、VV、HV、VH。
前两者为同向极化，后两者为异向(交叉)极化。
极化是微波的⼀个突出特点，极化⽅式不同返回的图像信息也不同。
干涉SAR三维地形成像数据处理技术综述徐华平,陈 杰,周荫清,李春升(北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100083) 摘 要:干涉合成孔径雷达(InSAR,Interferometric Synthetic Aperture Radar)三维地形成像技术能够提供精确的高分辨率地形高度信息,它在上世纪后期发展非常迅速,目前仍是SAR技术领域的研究热点之一。
本文给出了干涉SAR三维地形成像数据处理流程及主要步骤,综述了图像配准、相位展开、基线估计以及高度计算等干涉SAR数据处理步骤实现算法的发展概况,比较了各种算法的优劣,最后分析了干涉SAR三维地形成像数据处理所面临的技术难点,并对未来的研究重点作了展望。
关键词:干涉SAR;地形成像;数据处理;相位展开中图分类号:TN958 文献标识码:A 文章编号:167222337(2006)0120015207A Survey of Interferometric SAR Topography Mapping DataProcessing T echniqueXU Hua2ping,CH EN Jie,ZHOU Y in2qing,L I Chun2sheng(Elect ronic and I nf ormation Engineering I nstit ute,Bei j ing Universit y of A eronautics andA st ronautics,B ei j ing100083,China) Abstract: Interferometric synthetic aperture radar(SAR)is employed to supply terrain elevation with high precision and high resolution.It is one of the hot topics in the field of SAR in this century.The flow2 chart and main step s of interferometric SAR data processing are presented.Some research issues of the imple2 mentation of the main step s,such as SAR image registration,phase unwrapping,baseline estimation and ele2 vation calculation,are summarized.In the end,the key problems and the prospect about interferometric SAR data processing are pointed out.K ey w ords: interferometric SAR;topography mapping;data processing;phase unwrapping1 引言 干涉SA R是一种比较理想的三维地形成像技术,它利用天线之间的细微视角差,通过SAR 复图像干涉得到干涉相位,进而根据地形高度与干涉相位之间的关系式获取地形高度信息。
关于InSAR和D-InSAR的数据处理一、合成孔径雷达干涉技术（InSAR）合成孔径雷达干涉技术出现于20世纪60年代末.它是SAR与射电天文学干涉测量技术结合的产物。
当SAR扫过地面同一目标区域时,利用成像几何关系,通过成像、一些特殊的数据处理和几何转换,即可提取地表目标区域的高程信息和形变信息。
由于InSAR 技术有效利用了SAR的回波相位信息,测高精度为米级甚至亚米级,而一般雷达立体测量方法只利用灰度信息来实现三维制图,测高精度仅能达到数十米,因此该技术迅速引起了地学界及相关领域科研工作者的极大兴趣,现已成为微波遥感领域的研究热点.干涉合成孔径雷达利用多个接收天线观测得到的回波数据进行干涉处理，可以对地面的高程进行估计，对海流进行测高和测速，对地面运动目标进行检测和定位。
接收天线相位中心之间的连线称为基线，按照基线和航向的夹角，人们将InSAR分为基线垂直于航向的切轨迹干涉和沿航向的顺轨迹干涉。
切轨迹干涉可以快速提取地面的三维信息，顺轨迹干涉主要用于动目标检测和海洋水流与波形测量。
二、InSAR 基本原理InSAR 测量模式主要有两种:一种是双天线单轨(Single Pass)模式,主要用来生成数字高程模型,一般用于机载SAR;另一种是双轨(Two Pass) 模式,主要用于获取地表变形,一般用于星载SAR.下面以重复轨道干涉测量为例,简要介绍InSAR 技术的基本原理(见图1).假设卫星以一定的时间间隔和轨道偏离(通常为几十米到1km 左右)重复对某一区域成像,并在两次飞行过程中处于不同的空间位置1S 和2S ,则空间干涉基线向量为B,长度为B;基线向量B 与水平方向的夹角为基线倾角α。
1S 和2S 至地面点P 的斜距分别为R 和R+△R;将基线沿视线方向分解,得到平行于和垂直于视线向的分量||B 、'B ;H 为1S 到参考面的高度;从1S 发射波长为λ的信号经目标点P 反射后被1S 接收,得到测量相位1ϕ,114arg{}R u πϕλ=+(1)同样,另一空间位置2S 上测量到相位2ϕ，224()arg{}R R u πϕλ=+∆+（2）式中,arg{1u }和arg{2u }表示不同散射特性造成的随机相位.假设两幅图中随机相位的贡献相同,则1S 和2S 关于目标P 点的相位差124R πφϕϕλ=-=-∆（3） 也称为干涉相位,可由经过配准的两幅SAR SLC 图共扼相乘得到.根据图1中的几何关系并利用余弦定理可得: 222()sin()2R B R R RBθα+-+∆-=（4） cos h H R θ=-（5）由于R R ∆且R B ，则||sin()R B B θα∆≈-=（6） (4)、(5) 两式即为In SAR 确定高程的原理性公式.三、合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)D-InSAR 技术是在主动式微波合成孔径雷达 SAR 相干成像基础上发展起来的,它以合成孔径雷达复数据提供的相位信息为信息源,可从包含目标区域地形和形变等信息的一幅或多幅干涉纹图中提取地面目标的微小形变信息。
sar地物分类原理流程SAR（Synthetic Aperture Radar）是一种主动雷达技术，它利用微波信号对地面进行扫描和探测，可以获取高分辨率的地物信息。
SAR地物分类是利用SAR图像进行地物分类和识别的过程，可以广泛应用于农业、城市规划、环境监测等领域。
本文将介绍SAR地物分类的原理流程。
一、SAR地物分类的原理SAR地物分类的原理基于SAR图像的特征提取和分类算法。
SAR 图像的特征提取主要包括幅度特征和相位特征两个方面。
幅度特征是指SAR图像中每个像素的返回信号幅度，反映了地物的散射特性；相位特征是指SAR图像中每个像素的相位信息，反映了地物的形状和纹理特征。
二、SAR地物分类的流程1. 数据获取与预处理需要获取SAR图像数据，并进行预处理。
预处理包括去噪、辐射校正和地形校正等步骤，以提高图像质量和减少干扰。
2. 特征提取接下来，对预处理后的SAR图像进行特征提取。
常用的特征提取方法有基于像素的特征提取和基于区域的特征提取。
基于像素的特征提取方法将每个像素点作为一个样本进行特征提取，常用的特征包括像素的幅度、相位和极化特征等。
基于区域的特征提取方法将图像划分为若干个区域，每个区域作为一个样本进行特征提取，常用的特征包括纹理、形状和边缘等。
3. 特征选择与降维在特征提取之后，需要进行特征选择和降维。
特征选择是指从提取的特征中选择出最具有代表性和区分性的特征，常用的特征选择方法有相关系数、信息增益和互信息等。
降维是指将高维特征空间降低到低维特征空间，常用的降维方法有主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。
4. 分类算法特征选择和降维之后，需要选择合适的分类算法对地物进行分类。
常用的分类算法有支持向量机（SVM）、最邻近算法（KNN）和决策树算法等。
这些算法可以根据特征向量将地物分为不同的类别。
5. 准确性评价需要对分类结果进行准确性评价。
常用的评价指标有精确度、召回率和F值等。
ENVI对SAR数据的预处理过程（详细版）⼀、数据的导⼊：(1) 在Toolbox 中，选择SARscape ->Basic->Import Data->Standard Formats->ALOS PALSAR。
(2) 在打开的⾯板中，数据类型（Data Type）：JAXA-FBD Level 1.1。
注：这些信息可以从数据⽂件名中推导⽽来。
(3) 单击Leader/Param file，选择d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\LED-ALPSRP246750820-H1.1__A⽂件。
(4) 点击Data list，选择d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\IMG-HH-ALPSRP246750820-H1.1__A⽂件(4) 单击Output file，选择输出路径。
注：软件会在输⼊⽂件名的基础上增加⼏个标识字母，如这⾥增加“_SLC”(5) 单击Start 执⾏，最后输出结果是ENVI 的slc⽂件，sml格式的元数据⽂件，hdr格式的头⽂件等。
(6) 可在ENVI 中打开导⼊⽣成的以slc为后缀的SAR 图像⽂件。
⼆、多视单视复数（SLC）SAR 图像产品包含很多的斑点噪声，为了得到最⾼空间分辨率的SAR图像，SAR 信号处理器使⽤完整的合成孔径和所有的信号数据。
多视处理是在图像的距离向和⽅位向上的分辨率做了平均，⽬的是为了抑制SAR 图像的斑点噪声。
多视的图像提⾼了辐射分辨率，降低了空间分辨率。
(1) 在Toolbox 中，选择SARscape->Basic ->Multilooking。
(2) 单击Input file 按钮，选择⼀景SLC 数据（前⾯导⼊⽣成的ALOS PALSAR数据）。
注意：⽂件选择框的⽂件类型默认是*_slc，就是⽂件名以_slc 结尾的⽂件，如不是，可选择*.*。
SARscape下雷达图像一般处理与应用sarscape 多视处理雷达图像地理编码slc图像滤波洪水监测作物监测SAR系统可以通过多种方式获得图像，如单通道或双通道模式（如HH、HH / HV或VV / VH)、干涉(单轨或多轨)模式、极化模式(HH,HV,VH,VV)、干涉及极化组合采集模式，不同的获取模式对应了不同的处理方法，可分为以下四种：∙雷达强度图像处理∙雷达干涉测量（InSAR/DInSAR）∙极化雷达处理（PolSAR）∙极化雷达干涉测量（PoIInSAR）本文介绍的是雷达强度图像的处理。
1 处理流程如下图是利用SARscape雷达图像基本处理工具，基于不同雷达数据情况，执行雷达图像处理和应用的流程图。
单雷达图像处理与应用流程图单一传感器，单一模式，多时相雷达图像处理与应用流程图单/多传感器，多模式，多时相雷达图像处理与应用流程图2 处理流程关键技术下面介绍流程中相关技术。
(1)聚焦处理对雷达系统的RAW数据中每个点的反射绿利用经过优化的调焦算法实现数据快速聚焦处理，直接输出单视复数产品数据（SLC数据）。
(2)多视处理为了得到最高空间分辨率的SAR图像，SAR信号处理器使用完整的合成孔径和所有的信号数据，如单视复数（SLC）SAR图像产品，使得SAR图像包含很多的斑点噪声。
多视处理的目的是为了抑制SAR图像的斑点噪声。
Multilooking工具支持距离向多视和方位向多视，处理得到的多视强度图像是距离向和/或方位向像元分辨率的平均值。
为了提高多视图像的辐射分辨率，降低了空间分辨率。
Multilooking工具支持SLC强度数据或距离向强度数据的输入。
对SLC图像(*_slc)多视处理的结果（右边*_pwr）(3)图像配准提供Coregistration工具，使用交叉相关技术实现覆盖同一地区的多幅雷达影像的自动配准，以达到亚像素配准精度，整个过程采用全自动的方式。
(4)滤波Filtering工具提供一系列滤波用于去除雷达图像的斑点噪声，可用于单波段雷达图像和多时相雷达图像。
sarscape562处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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Nest软件对SAR数据处理过程由于我们下载的是下载的是IMS格式数据（即单视复数据），而并非ppt中用到的IMP 数据，所有需要首先进行多视处理，将距离向与方位向分辨率处理成基本相同（即狭长图像变成方形）；在多视处理时可以仅对Intensity（强度）进行处理；多视处理后还需要进行相干斑抑制处理消除噪声。
进行这些处理以后可以按照PPT上的步骤进行。
进行多视处理时首先打开影像，点击SAR Tools→Multilooking，在波段来源时只选中Intensity，如下图：设置完成以后点击Run,处理结果如下左图，因为存在噪声，还需要对图像进行滤波处理，选中多视处理后的影像，点击SAR Tools→Speckle Filtering→Single Product，通过此操作来消除噪声，结果如下右图。
其余两幅影像按照同样方法进行多视处理及噪声处理。
做完这些步骤以后就可以按照PPT上的步骤进行操作，现在处理的原图像的后缀就变为.N1_ML_Spk。
Chain11.Create a project打开nest软件，点击菜单栏File→New project。
在此之前需要先建立一个Nestdata文件夹，把所要处理的三幅影像放在此文件夹里，然后把所建立的新工程chain1保存在此文件夹中。
2.Subsets operator终就是要选中左下角。
最后要记住保存结果。
3.Apply orbit file operator拷到Nestdata\Orbit\Doris\vor下面。
打开subset_20080427.AppOrb文件，选择SAR Tools→Radiometric Correction→Calibration.选中文件夹Calibrated Product，点击Run运行：依次对剩余两幅影像进行处理5.Coregistration operator除了calibrated products其余文件夹全关闭。
